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小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
8B硬刚72B！MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5技术报告发布，提出三项关键技术，使模型在多任务达同级SOTA，8B参数规模超72B模型，推理快，开源后获社区好评。
C端热战，B端暗涌：大模型真正的战场才刚刚开始 | 《中国大模型落地应用研究报告 2025》正式发布
InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》，从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状，勾勒大模型应用转折期的图景，分析应用难的原因及各端现状。
突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
里程碑！Artificial Analysis：Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告，32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当，虽知识全面性落后，但智能体表现和批判性推理进步大，硬件门槛低。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%，超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2，算力成本仅为后者5%，推理速度提15倍。还采用创新训练方法，适配企业场景。
阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。
B站出海的强有力支柱：最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代
B站Index团队开源文本转语音模型IndexTTS - 2.0，引发关注。它解决了传统AR模型时长控制难题，实现零样本TTS双维度控制，在多方面表现优异，为B站出海及AIGC应用奠定基础。